中科院软件所“数据科学与智能应用组”2017年实习生培训计划
随着大数据和人工智能的兴起，数据科学逐渐成为一门新兴的交叉学科，它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计学、数据挖掘、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算等。 “数据科学与智能应用组”（http://people.ucas.ac.cn/~henrywang）隶属于中国科学院软件研究所协同创新中心，是一支以国际学术前沿为导向，以国内外杰出青年人才为主的的科研和工程团队。研究团队着重于国际交流与合作，与美国、英国、日本、澳大利亚等海外高校和研究机构有良好的联合机制，可为学生创造进入国外顶尖大学进一步深造的机会。
为满足数据科学人才的培养需要，作为高等学校相关专业配置课程的补充，本研究团队开启2017年度春季实习生培训计划，为未来的数据科学精英提供学习和实践的机会。实习期间表现突出的实习生将列入我们人才储备计划，留组工作。
春季实习生培训计划拟招聘如下职位实习生：
1. 算法实习生
  【培训内容】
   计算机视觉算法设计与实现培训。
  【职位要求】
  （1）数学、统计、计算机等相关专业在校学生；
  （2）具有数据挖掘机器学习、模式识别、计算机视觉等相关知识基础；
  （3）至少精通如下开发语言Python, Matlab, C 或者 Java中一种；
  （4）具有良好的英文科技论文、文献读写能力；
  （5）发表过机器学习、模式识别、计算机视觉等国际顶会文章或者期刊者优先考虑。
2. 智能系统开发实习生
  【培训内容】
   智能应用系统项目培训。
  【职位要求】
  （1）计算机等相关专业，计算机等相关专业在校学生。
  （2）具有至少1个软件系统(基于QT框架的应用系统或基于Web方式的应用系统)开发经验，具有良好规范的文档和代码编写习惯。
  （3）熟练掌握上述系统开发所需语言及相关技术；
  （4）具备数据库开发经验，能够熟练使用SQL Server、Oracle、MySQL等数据库系统。
  （5）具有数据挖掘、机器学习等项目开发经验者优先。
欢迎与我们联系，请将简历发送至yujie@iscas.ac.cn，邮件主题为：数据科学实习生+学校+姓名。  

附：
   研究方向
1.数据挖掘与机器学习技术：社交媒体大数据挖掘分析；深度学习、迁移学习、度量学习等。
2. 大数据智能决策支持系统技术：复杂系统的决策支持技术；基于感知驱动智能决策支持技术。
3. 大数据情感分析与意见挖掘技术：社交媒体舆情情感分析与意见挖掘。
4. 大数据并行算法技术：基于hadoop平台并行化算法设计；基于Spark环境的并行化算法设计。
5. 大数据可视化技术：大规模网络信息可视化；面向科学分析的可视化研究。
6、图像目标实时检测与识别：基于深度学习技术的视频图像、遥感图像兴趣目标感知与行为认知。
7、多智能体自主协同技术：基于强化学习的智能无人系统集群自主协同技术研究。
   与我们合作的海外高校与研究机构
1、美国
   加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、 哥伦比亚大学、 伊利诺伊香槟分校、 IBM沃森研究院、雅虎 Labs等。  
2、日本
   东京大学、东京工业大学、关西大学。
3、英国
   帝国理工学院、爱丁堡大学等。
4、澳大利亚
   墨尔本大学、悉尼科技大学等。
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